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Java大厂面试真题：从Spring Boot到AI微服务的三轮技术拷问

news 2025/11/13 6:30:23

面试现场：战五渣勇闯互联网大厂

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们开始吧。

战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！

第一轮：基础夯实 —— Spring Boot 与 Web 场景

面试官：假设我们现在做一个内容社区平台（UGC），用户可以发布图文动态。你用什么技术栈搭建后端服务？

战五渣：这个我知道！Spring Boot + Spring MVC + MyBatis Plus，数据库用 MySQL，前端走 REST API！

面试官（点头）：不错。那如何保证接口文档清晰可维护？

战五渣：加 Swagger 啊！哦不，现在叫 OpenAPI！用 @OpenApiDefinition 注解就行，还能生成 UI 页面！

面试官：如果要支持实时评论推送呢？

战五渣：呃……可以用 WebSocket！建立长连接，服务器主动推消息给客户端！我知道 @ServerEndpoint 注解！

面试官（微微一笑）：还行。那你知道为什么 Spring Boot 能自动配置吗？

战五渣：因为……它有 spring.factories 文件？我记得在 META-INF 里有个文件，写了自动加载的类名……好像是 EnableAutoConfiguration……

面试官：勉强及格。

第二轮：进阶挑战 —— 微服务与高并发场景

面试官：现在系统用户量上涨，我们要拆成微服务架构。用户服务、内容服务、评论服务独立部署。怎么通信？

战五渣：用 Spring Cloud Alibaba，注册中心搞个 Nacos，然后用 OpenFeign 做服务调用！

面试官：如果某个服务超时或宕机，怎么办？

战五渣：加熔断！Resilience4j 或 Hystrix！哦不对，Hystrix 已经停更了……那就 Resilience4j，设置降级逻辑！

面试官：缓存呢？热点内容怎么处理？

战五渣：上 Redis！用 Spring Cache 注解，比如 @Cacheable，查一次就缓存起来，下次直接读！

面试官：缓存穿透怎么办？

战五渣：呃……加布隆过滤器？Bloom Filter？对！先把 key 过一遍，不存在的直接拦截！

面试官：布隆过滤器误判怎么办？

战五渣：这……可能……要看阈值？我还没遇到过……（挠头）

面试官：嗯……了解皮毛。

第三轮：AI融合 —— 智能客服与 RAG 系统

面试官：现在我们要做智能客服，能回答企业内部文档问题。用什么方案？

战五渣：啊？AI？这不是前端的事吗……哦你是说后端集成？那……用大模型？比如通义千问？

面试官：怎么让 AI 准确回答企业私有知识？

战五渣：把文档喂给它……直接训练？

面试官：成本太高。有没有轻量级方案？

战五渣：呃……检索增强？RAG？先搜文档，再让 AI 回答？好像听说过……

面试官：用什么向量数据库？

战五渣：Redis 可以存向量？还是 Milvus？我听说 Chroma 轻量……但没用过……

面试官：Embedding 模型选哪个？

战五渣：OpenAI 的 text-embedding-ada-002？但我们不能外连……Ollama 可以本地跑？

面试官：如果 AI 胡说八道，产生幻觉呢？

战五渣：这……多训练？或者……加规则过滤？（声音越来越小）

面试官（叹气）：今天就到这里。你的基础知识还可以，但深度和实战经验不足。回去等通知吧。

战五渣（松了一口气）：好、好的！谢谢面试官！

【附录】详细答案解析：从小白到掌握

一、第一轮问题详解

Spring Boot 自动装配原理
- 核心机制是 @EnableAutoConfiguration，通过 spring-boot-autoconfigure 包下的 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（Spring Boot 3+）或旧版 spring.factories 扫描所有自动配置类。
- 条件注解如 @ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean 控制是否生效。
- 示例：只要 classpath 有 DataSource.class 且没有自定义 DataSource Bean，就会自动创建数据源。
Swagger / OpenAPI
- 使用 springdoc-openapi-ui 依赖，添加 @OpenAPIDefinition 或在 Controller 上使用 @Operation 注解即可生成 API 文档。
- 支持在线调试、导出 YAML/JSON，提升前后端协作效率。
WebSocket 实现推送
- Java 中可通过 javax.websocket API 或 Spring 的 @MessageMapping + STOMP 协议实现。
- 适用场景：聊天室、实时通知、直播弹幕等。

二、第二轮问题详解

微服务通信方案
- OpenFeign：声明式 HTTP 客户端，结合 Ribbon 实现负载均衡。
- gRPC：基于 Protobuf 和 HTTP/2，性能更高，适合内部高性能调用。
- 消息队列（Kafka/RabbitMQ）：异步解耦，适用于日志收集、订单处理等。
服务容错：Resilience4j vs Hystrix
- Resilience4j 是轻量级库，支持熔断、限流、重试、隔板模式，函数式编程风格，推荐用于新项目。
- Hystrix 已停止维护，仅建议老系统沿用。
缓存穿透解决方案
- 布隆过滤器（Bloom Filter）：空间效率高，判断“一定不存在”或“可能存在”。误判率可通过哈希函数数量和位数组大小调节。
- 缓存空值：查询不到也缓存一个 null，设置较短过期时间（如 5 分钟）。
- 参数校验前置：如 ID 必须为正整数，非法请求直接拦截。

三、第三轮问题详解

RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构
- 流程：用户提问 → 文档切片 → 向量化存储 → 语义检索最相关片段 → 拼接 prompt → 大模型生成回答。
- 优势：无需微调模型，即可让 AI 掌握私有知识，降低训练成本。
向量数据库选型对比 | 数据库 | 特点 | |------------|------| | Milvus | 功能强大，支持分布式，适合大规模 | | Chroma | 轻量级，Python 友好，适合原型开发 | | Redis | 利用 RedisStack 模块支持向量搜索，已有 Redis 可复用 |
Embedding 模型选择
- OpenAI：text-embedding-3-small 性能优秀，但需网络调用。
- Ollama：可在本地运行 nomic-embed-text、BAAI/bge-small-en-v1.5 等开源模型，保障数据安全。
应对 AI 幻觉（Hallucination）策略
- 引用来源：返回结果时标注依据的文档段落。
- 置信度评分：若检索相似度低于阈值，返回“暂无法回答”。
- 后处理规则引擎：对敏感词、绝对化表述进行过滤。
- Agentic RAG：引入 Agent 框架（如 LangChain），让 AI 主动判断是否需要检索、是否已获取足够信息。